Data Scientist : Missions, Compétences, Formations et Salaire
Son quotidien varie selon les besoins : entre des projets portant sur le big data, l'apprentissage automatique ou le traitement de données plus classique. Pour les étudiants, devenir data scientist passe par une formation après le bac en école d'ingénieur ou à l'université, avec un cursus allant jusqu'au Bac+5.
Les recruteurs attendent un socle en mathématiques, statistiques et programmation, complété par des projets sur des données réelles - stages, alternance, compétitions type Kaggle. C'est cette capacité à mener un projet de bout en bout qui fait la différence sur le marché de l'emploi.
L'EPF accompagne cette montée en compétences avec son Bachelor en Ingénierie Data Sciences & Management dès le post-bac, et son cycle ingénieur avec la majeure Data and AI pour ceux qui visent le Bac+5.
Quelles sont les principales missions et activités du data scientist ?
Mettre de l'ordre et analyser les données
Avant toute modélisation, le professionnel doit débuter son projet avec des données propres. Cela commence par identifier les sources pertinentes puis nettoyer et structurer l'information. Les données brutes contiennent souvent des valeurs manquantes, des doublons ou des formats incompatibles. Ce traitement représente une large part du quotidien, quel que soit le type d'emploi occupé.
Une fois les données préparées, il passe à l'exploration. Il utilise des méthodes statistiques classiques pour repérer des tendances, des signaux faibles et des anomalies. Les statistiques permettent de tester des hypothèses et de transformer les chiffres en information claire pour le management ou le marketing.
Construire des modèles utiles au business
Les résultats d'un projet doivent répondre à un besoin défini par l'entreprise. En fonction de l'objectif - prédire un comportement client, détecter une fraude, optimiser une chaîne logistique - le scientifique choisit les méthodes et les algorithmes adaptés, entraîne des modèles, puis mesure leur performance.
Une fois le modèle finalisé, il faut l'intégrer dans les outils de l'entreprise, surveiller les résultats en production, et corriger quand les données évoluent. Le professionnel partage ses conclusions en adaptant son discours à des profils variés au sein des équipes.
Quelles sont les compétences requises pour devenir data scientist ?
Construire des modèles solides suppose de maîtriser les probabilités, l'algèbre linéaire et les statistiques inférentielles. Ces connaissances permettent de comprendre le fonctionnement des algorithmes, d'évaluer la fiabilité des résultats et d'éviter les biais. Ces compétences techniques sont évaluées dès le recrutement pour un premier emploi dans le domaine.
Le code est l'outil principal du métier. Python reste le langage le plus utilisé. SQL est requis pour manipuler les bases de données. La maîtrise d'un environnement de développement et d'outils de versioning (Git) complète le socle de compétences attendu. Une certification technique validée par un organisme reconnu renforce le profil.
Savoir choisir le bon algorithme selon la problématique, construire un pipeline de traitement, évaluer un modèle par validation croisée : ces compétences font la différence entre un profil junior et un profil confirmé. La programmation de modèles prédictifs est aujourd'hui attendue sur la plupart des offres d'emploi dans le domaine.
Ce professionnel ne travaille pas seul. Il doit comprendre les besoins de l'entreprise, poser les bonnes questions, et traduire ses résultats en recommandations claires. La capacité à collaborer en équipe, à vulgariser des notions techniques et à défendre ses méthodes devant des interlocuteurs non techniques compte pour l'emploi et la progression de carrière.
Quelles sont les modalités de travail du data scientist ?
Le salariat
La majorité des professionnels du domaine trouvent un emploi en CDI au sein de grands groupes, de startups ou d'ESN. L'emploi salarié reste la norme dans ce secteur. Le secteur d'activité influence les données disponibles, les outils utilisés et les projets confiés. En finance, les missions portent sur le scoring et la détection de fraude. En marketing, sur la segmentation et la prédiction du comportement client. En industrie, sur la maintenance prédictive et l'optimisation de la production.
L'emploi alterne souvent entre présentiel et télétravail. Les profils collaborent au quotidien avec le produit, le marketing et l'IT.
Le freelancing et le conseil
Des professionnels expérimentés quittent l'emploi salarié pour choisir le statut indépendant, sélectionner leurs missions et intervenir dans des domaines variés.
Comment le Bachelor en Ingénierie Data Sciences & Management de l'EPF peut vous aider à devenir data scientist ?
Les matières enseignées par le Bachelor en Ingénierie Data Sciences & Management
Pour devenir data scientist, il faut une formation solide en mathématiques et en informatique. Le Bachelor en Ingénierie Data Sciences & Management de l'EPF répond à ce besoin avec un programme structuré sur trois ans après le bac.
En première année, les étudiants abordent les mathématiques, la programmation Python et les bases de données. La deuxième année approfondit l'analyse, le web scraping, la Business Intelligence et la sécurité des systèmes d'information. En troisième année, le programme se concentre sur l'intelligence artificielle décisionnelle, l'IA générative et la prise de décision fondée sur les données.
L'EPF insiste sur le lien avec le monde professionnel pour comprendre le business, la gestion et le management, des notions intégrées à la formation. Les projets, les mises en situation et les échanges avec des professionnels préparent les étudiants à ce métier transversal. Les stages et l'apprentissage, proposés dès la deuxième année en alternance, permettent de se spécialiser dans un domaine et de préparer l’insertion professionnelle. Une certification en big data ou en cloud, obtenue en parallèle de la formation, renforce la candidature à l'emploi.
Côté parcours, les passerelles vers un cycle ingénieur de l'EPF ou un master à l'université restent ouvertes. La majeure Data and AI, sur le campus de Montpellier, couvre l'ensemble du parcours - du machine learning avancé à la mise en production pour des clients réels.
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Quelles sont les différentes étapes de carrière du data scientist ?
La donnée est présente partout, ce qui ouvre des opportunités d'emploi variées. Les domaines les plus dynamiques restent la finance et la banque (scoring, détection de fraude), le retail et le e-commerce (recommandation, prévision des ventes), la santé (imagerie médicale, recherche clinique) et l'industrie (maintenance prédictive, optimisation de la production).
La route la plus courante vers un emploi passe par des études après le bac : grande école, université, puis un niveau master (Bac+5). Les formations en école d'ingénieur ou en master universitaire restent les plus recherchées. Beaucoup d'étudiants construisent leur profil en combinant une formation en informatique et mathématiques avec des expériences via des stages ou de l'apprentissage.
L'important est de montrer que vous savez aller du problème au résultat : définir une question, préparer des données, tester un algorithme, puis livrer une information utile. Des certifications en cloud ou en machine learning renforcent aussi la candidature. Un portfolio de projets documentés sur GitHub montre votre capacité à manipuler des informations réelles. Chaque certification reconnue (Google, AWS, ou Microsoft) apporte une preuve supplémentaire de compétences dans le domaine.
Et si vous venez d'un autre poste comme celui d'analyst, les formations continues sont une option. La pratique compte : projet concret, cas business, et apprentissage des méthodes d'analyse.
Avec quelques années d'expérience, l'emploi évolue vers des postes orientés pilotage. D'autres choisissent une voie d'expert, par exemple sur l'industrialisation, l'optimisation des algorithmes ou l'architecture de systèmes big data.
Il existe aussi des passerelles vers des postes proches, comme celui d'analyste, selon l'appétence pour la modélisation ou la stratégie business. Le développement de compétences en gestion de projet et en communication accélère cette progression.
Quel est le salaire d'un data scientist ?
En début de carrière, le salaire varie selon le type d'emploi, le secteur et le niveau d'études. Un profil junior (0 à 2 ans d'expérience) démarre autour de 40 000 à 50 000 euros brut par an en France. À Paris, les chiffres sont un peu plus élevés : entre 45 000 et 55 000 euros.
Avec quelques années d'expérience, le salaire progresse. Un profil confirmé (3 à 5 ans) se situe entre 50 000 et 65 000 euros. Un profil senior (6 ans et plus) peut atteindre 65 000 à 85 000 euros, et davantage dans la finance ou les grandes structures tech. Sur des postes d'expert ou de lead, la rémunération dépasse régulièrement les 85 000 euros, en particulier lorsque le business est directement impacté par les algorithmes.
Salaire à l'international
À l'international, les écarts sont importants. Aux États-Unis, un professionnel du domaine gagne en moyenne entre 120 000 et 180 000 dollars. En Suisse, les salaires dépassent souvent les 100 000 euros. Au Royaume-Uni et en Allemagne, les fourchettes se situent entre 70 000 et 115 000 euros selon l'expérience et le secteur.
FAQ - Data Scientist
C'est un emploi qui consiste à exploiter des données pour aider une entreprise à décider. Le professionnel combine analyse et informatique pour produire une information compréhensible et actionnable. Il intervient sur la collecte, le traitement, la modélisation et le déploiement de solutions. Une certification reconnue peut faciliter l'accès à ce type de poste.
La voie la plus fréquente passe par un Bac+5 : grande école ou master universitaire en science des données ou informatique. La formation au sein du Bachelor de l'EPF offre un premier socle dès le post-bac, avec des passerelles vers un Bac+5.
C'est un emploi où le professionnel prépare le traitement, construit des modèles prédictifs grâce au machine learning, et suit les résultats. Son rôle est aussi d'expliquer ce que les chiffres veulent dire, pour guider la gestion et le business.
Le data analyst se concentre davantage sur l'analyse descriptive et les tableaux de bord. Le second, lui, va plus loin avec la modélisation, les algorithmes, et le learning, pour créer des modèles prédictifs. Les deux profils sont complémentaires au sein d'une équipe.
Parce que la donnée permet d'objectiver une décision. Bien utilisée, elle éclaire un secteur, évite les intuitions trompeuses et améliore les résultats. C'est un levier de performance dans le marketing, la gestion des risques ou l'optimisation des opérations.
Quand il est bien intégré, ce professionnel fait gagner en clarté : il transforme des chiffres complexes en information utile, partage ses méthodes, et aide les équipes à avancer ensemble. Son projet a un impact direct sur les décisions business et la fiche de résultats.
Plusieurs parcours mènent au métier : grande école avec une spécialisation en science des données ou intelligence artificielle, master universitaire, ou un Bachelor suivi d'un cycle ingénieur. Des certifications en machine learning, en cloud ou en programmation complètent le parcours. La certification professionnelle reste un atout pour décrocher un emploi dans ce domaine.
